摘要
二十世纪五十年代中期到八十年代中期，传统人工智能引发了一股研究热潮。这一领域的发展引起了现象学家休伯特·德雷福斯的关注，他写了书籍和文章对传统人工智能进行了批判。面对人工智能的发展，我们需要思考他的批判是否还合理。这种思考可以帮助我们对人工智能进行哲学解释与理论建构。德雷福斯批判了传统人工智能的四个理论假设，认为这四个假设都是不可靠的，从而主张传统人工智能在经验上一定会失败。在根源上，德雷福斯批判了传统人工智能所基于的理性主义智能观。他通过将身体—情境—人类需要现象学智能观与传统人工智能对比论证了理性主义智能观已经过时。至此，德雷福斯论证了传统人工智能注定失败。联结主义神经网络和嵌入认知是人工智能领域新出现的两个范式，它们拥有各自的理论、方法和智能观。通过比较神经网络与嵌入认知和传统人工智能，指出神经网络依然有使用符号处理与表征方法，其进路与理性主义智能观并不对立，不过神经网络突破了传统人工智能理论与实践的局限;嵌入认知与传统人工智能有很大不同但也不反对理性主义智能观。以此为基础，发现(1)在对比论证中德雷福斯将传统人工智能的技术问题归结为理性主义智能观的问题，这在符号处理与表征有了进一步发展之后是不合理的;(2)不过，德雷福斯对传统人工智能理论假设的批判是合理的，传统人工智能当时的理论与研究已经过时;(3)德雷福斯所提出的身体、情境的作用启发了嵌入认知。因此德雷福斯对传统人工智能的批判既有合理之处也有不合理之处。人工智能的发展是令人期待的，我们可以通过它更加深入地认识智能的本质。
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